閆健卓，卜云飛，于涌川，高凱麗

（北京工業(yè)大學(xué)，北京 100124）

0 引言

中國(guó)是世界上洪澇災(zāi)害最頻繁的國(guó)家之一，諸多大中型城市出現(xiàn)了道路積水癱瘓，車輛擁堵，低洼地段積水內(nèi)澇的情況[1]。2012 年北京市特大暴雨災(zāi)害，更是造成 77 人死亡與極大經(jīng)濟(jì)財(cái)產(chǎn)損失[2]。社會(huì)對(duì)防汛工作的要求不斷提高，需要建設(shè)更加可靠高效的防汛機(jī)制，提高城市防汛中的信息采集與處理能力則成為當(dāng)務(wù)之急。但由于城市防汛業(yè)務(wù)的復(fù)雜性，以往的防汛工作基本是割裂開(kāi)展的，水利、氣象、市政等部門各自為政，出現(xiàn)了信息隔離、汛情預(yù)警不及時(shí)的問(wèn)題。

在計(jì)算機(jī)科學(xué)與大數(shù)據(jù)的浪潮下，城市防汛工作引入了更多信息技術(shù)手段。以北京市水務(wù)為例，截至 2017 年，已建設(shè)完成 1 個(gè)基礎(chǔ)設(shè)施平臺(tái)、1 個(gè)中心綜合數(shù)據(jù)庫(kù)、6 個(gè)業(yè)務(wù)應(yīng)用體系、3 個(gè)保障環(huán)境，并累積了數(shù)十年的暴雨與積水?dāng)?shù)據(jù)[3]。這些不斷增加的巨量水務(wù)數(shù)據(jù)，如果能夠有效利用，將對(duì)城市防汛工作提供極大幫助。在此基礎(chǔ)上，提出一種基于層次結(jié)構(gòu)的新型智慧化的城市防汛平臺(tái)，從北京市水務(wù)局的業(yè)務(wù)需求出發(fā)，通過(guò)水務(wù)物聯(lián)網(wǎng)的建設(shè)，對(duì)城市各環(huán)節(jié)進(jìn)行動(dòng)態(tài)監(jiān)測(cè)，實(shí)現(xiàn)對(duì)城市水務(wù)環(huán)境的立體感知；將采集的數(shù)據(jù)傳輸至數(shù)據(jù)處理平臺(tái)，在分布式存儲(chǔ)與并行計(jì)算技術(shù)的支持下，優(yōu)化數(shù)據(jù)結(jié)構(gòu)與水文模型；利用云計(jì)算、空間信息技術(shù)，對(duì)海量水務(wù)數(shù)據(jù)進(jìn)行分析、預(yù)測(cè)，完成洪澇狀況與城市資源的全面調(diào)控；并以友好的可視化技術(shù)提供實(shí)時(shí)的信息發(fā)布服務(wù)，實(shí)現(xiàn)城市水務(wù)的智慧化服務(wù)。

1 總體設(shè)計(jì)

目前的水務(wù)工作在城市防汛方面仍存在較大短板。北京市特大暴雨災(zāi)害表明，加強(qiáng)城市防汛建設(shè)，加大暴雨災(zāi)難預(yù)警預(yù)報(bào)、資源整合調(diào)配和社會(huì)參與動(dòng)員，構(gòu)建全面系統(tǒng)、立體式的城市大暴雨防災(zāi)減災(zāi)體系刻不容緩[4]。城市防汛平臺(tái)的智慧化建設(shè)，需要以水務(wù)業(yè)務(wù)工作需求為導(dǎo)向，建立全面的感知，匯集社會(huì)資源，以科學(xué)的決策指導(dǎo)水務(wù)業(yè)務(wù)工作[5]。建設(shè)智慧化的城市防汛平臺(tái)，是將人的智慧與傳統(tǒng)的水務(wù)業(yè)務(wù)結(jié)合的結(jié)果，智慧水務(wù)總體架構(gòu)如圖 1 所示?？赏ㄟ^(guò)以下 3 個(gè)階段實(shí)現(xiàn)智慧水務(wù)建設(shè)：1）水務(wù)大數(shù)據(jù)建設(shè)。將大量高精度、敏捷化的傳感器植入社會(huì)-自然二元水循環(huán)體系中，實(shí)現(xiàn)毛細(xì)血管級(jí)的全天候監(jiān)控，構(gòu)建泛在化的水務(wù)物聯(lián)網(wǎng)。2）水務(wù)平臺(tái)一體化。通過(guò)云平臺(tái)、超融合等技術(shù)將計(jì)算機(jī)集群與業(yè)務(wù)數(shù)據(jù)管理平臺(tái)進(jìn)行融合，建設(shè)符合業(yè)務(wù)需求的數(shù)據(jù)中心；利用分布式計(jì)算、數(shù)據(jù)挖掘等方式，實(shí)現(xiàn)數(shù)據(jù)的快速分析處理。3）水務(wù)系統(tǒng)集成。將原有的各業(yè)務(wù)系統(tǒng)進(jìn)行整合，建設(shè)綜合性更強(qiáng)、效率更高的業(yè)務(wù)應(yīng)用系統(tǒng)，在電子政務(wù)、水務(wù)業(yè)務(wù)管理、社會(huì)公眾服務(wù)等領(lǐng)域提供服務(wù)，對(duì)城市水務(wù)進(jìn)行精細(xì)化、靈活化管理，達(dá)成智慧化的業(yè)務(wù)應(yīng)用[6]。

2 立體感知

立體感知即通過(guò)空天地一體化、物聯(lián)網(wǎng)等技術(shù)實(shí)現(xiàn)泛在化的水務(wù)大數(shù)據(jù)的過(guò)程[7]。根據(jù)立體感知概念構(gòu)建的水務(wù)大數(shù)據(jù)，按信息來(lái)源不同分為水務(wù)物聯(lián)網(wǎng)采集與外部采集共享 2 類數(shù)據(jù)?；A(chǔ)設(shè)施模塊為整套體系提供感知、存儲(chǔ)、計(jì)算、控制的設(shè)備；信息采集模塊則將獲得的信息進(jìn)行加工和分類得到更加精準(zhǔn)、全面，更符合邏輯的數(shù)據(jù)，使感知手段更便捷，速度更快，精度更高，覆蓋范圍更廣。

圖 1 智慧水務(wù)總體架構(gòu)圖

2.1 基礎(chǔ)設(shè)施

基礎(chǔ)設(shè)施包括從信息采集、網(wǎng)絡(luò)通信、數(shù)據(jù)存儲(chǔ)到業(yè)務(wù)應(yīng)用流程中使用的全部物理設(shè)施[8]。建設(shè)基礎(chǔ)設(shè)施是為了能夠獲取信息源產(chǎn)生的水壓、水位、流量、雨量、水溫、水質(zhì)、蒸發(fā)量等數(shù)據(jù)，將采集的數(shù)據(jù)保存在半持久化的數(shù)據(jù)存儲(chǔ)設(shè)備中，通過(guò)通信設(shè)備傳輸?shù)綌?shù)據(jù)中心集中存儲(chǔ)。

由于城市防汛工作中存在突發(fā)性、暴露性、危害性等問(wèn)題，通過(guò)實(shí)時(shí)監(jiān)測(cè)設(shè)備及時(shí)獲取數(shù)據(jù)顯得尤為重要，包括雨量、積水量、排水管網(wǎng)壓力、管網(wǎng)等監(jiān)測(cè)設(shè)備，取水栓控制裝置，以及供水泵和排水泵監(jiān)控設(shè)備。在建設(shè)智慧水務(wù)工作中，合理選擇基礎(chǔ)設(shè)施，并結(jié)合地理空間技術(shù)分配到合適的監(jiān)測(cè)點(diǎn)，是構(gòu)建水務(wù)大數(shù)據(jù)的關(guān)鍵。

2.2 信息采集

目前采集的信息主要是水務(wù)業(yè)務(wù)數(shù)據(jù)，擬建設(shè)的水務(wù)大數(shù)據(jù)的信息采集體系將包含 3 個(gè)大類、多個(gè)子類。3 個(gè)大類數(shù)據(jù)如下：1）水務(wù)業(yè)務(wù)數(shù)據(jù)，主要包括水文水資源、水環(huán)境、供排水、節(jié)水、積水等數(shù)據(jù)；2）網(wǎng)絡(luò)輿情與系統(tǒng)數(shù)據(jù)，此類數(shù)據(jù)以非結(jié)構(gòu)化的文本數(shù)據(jù)居多，在信息采集過(guò)程中需要更多的清洗工作，包括用戶投訴、微博、微信聊天、系統(tǒng)運(yùn)行狀況等；3）其他涉水領(lǐng)域共享數(shù)據(jù)，主要由交通、人口、經(jīng)濟(jì)、氣象、環(huán)保、城市規(guī)劃等交叉領(lǐng)域的數(shù)據(jù)組成。水務(wù)業(yè)務(wù)數(shù)據(jù)是信息采集的核心與重點(diǎn)。當(dāng)前北京市水務(wù)重點(diǎn)監(jiān)測(cè)對(duì)象，具有對(duì)象繁多，監(jiān)測(cè)頻率不均衡，覆蓋范圍廣闊，影響因素復(fù)雜等特點(diǎn)。監(jiān)控與信息源主要是供水地水源、重點(diǎn)用水大戶、排污口、城市河湖、水利工程安全監(jiān)測(cè)，包括水量、水位、流量、水質(zhì)、凈水量、再生水量、氣象、GIS 等數(shù)據(jù)。根據(jù)北京市水務(wù)主營(yíng)業(yè)務(wù)特征，規(guī)劃構(gòu)建主要圍繞防汛、水資源、水環(huán)境和水生態(tài)管理的四大監(jiān)測(cè)體系。針對(duì)重點(diǎn)監(jiān)測(cè)對(duì)象與水文水資源、水環(huán)境、供排水、防汛抗旱等的業(yè)務(wù)需求，有針對(duì)性地配置一些監(jiān)測(cè)設(shè)備，將采集回的數(shù)據(jù)進(jìn)行清洗、分類、整理，再按照標(biāo)準(zhǔn)規(guī)范格式存儲(chǔ)到數(shù)據(jù)庫(kù)中。

3 數(shù)據(jù)中心

水務(wù)數(shù)據(jù)中心是集水務(wù)數(shù)據(jù)匯集、交換、共享、處理、分析、服務(wù)于一體的綜合數(shù)據(jù)處理平臺(tái)，在智慧水務(wù)建設(shè)中處于核心地位。

由于水務(wù)數(shù)據(jù)具備規(guī)模大、計(jì)算量大、多源異構(gòu)等特點(diǎn)，需要大幅度提高水務(wù)數(shù)據(jù)中心的存儲(chǔ)與計(jì)算能力，云計(jì)算和大數(shù)據(jù)處理技術(shù)能夠提供可靠的支撐。綜合分析水務(wù)業(yè)務(wù)需求、元數(shù)據(jù)結(jié)構(gòu)與原主題化業(yè)務(wù)庫(kù)的設(shè)計(jì)，目前需要在數(shù)據(jù)采集的要素、時(shí)間、頻次、空間密度、準(zhǔn)確性與精度上進(jìn)行協(xié)調(diào)規(guī)劃。從數(shù)據(jù)的組織開(kāi)始，通過(guò)降維、抽取、主題化等方式，形成新的數(shù)據(jù)結(jié)構(gòu)，滿足非結(jié)構(gòu)化、半結(jié)構(gòu)化數(shù)據(jù)處理的需求。如圖 2 水務(wù)數(shù)據(jù)中心數(shù)據(jù)傳輸結(jié)構(gòu)圖所示，在數(shù)據(jù)存儲(chǔ)環(huán)節(jié)，遵循主題、結(jié)構(gòu)的基本數(shù)據(jù)存儲(chǔ)，形成支撐上層數(shù)據(jù)分析產(chǎn)品、面向主題的業(yè)務(wù)應(yīng)用及多模式的信息發(fā)布服務(wù)，強(qiáng)調(diào)對(duì)大量多源異構(gòu)的水務(wù)大數(shù)據(jù)的動(dòng)態(tài)組織[9]。

圖 2 水務(wù)數(shù)據(jù)中心數(shù)據(jù)傳輸結(jié)構(gòu)圖

數(shù)據(jù)收集與集成。由于水務(wù)數(shù)據(jù)多源異構(gòu)的特性，在實(shí)際工作中，多源端的業(yè)務(wù)數(shù)據(jù)的類型、格式、標(biāo)簽等均不一致，需要對(duì)其依照元數(shù)據(jù)結(jié)構(gòu)進(jìn)行動(dòng)態(tài)抽取和清洗。從源數(shù)據(jù)中提取出關(guān)聯(lián)關(guān)系，經(jīng)過(guò)關(guān)聯(lián)聚合之后，采用統(tǒng)一的結(jié)構(gòu)存儲(chǔ)[10]。

數(shù)據(jù)分析與應(yīng)用。目前水務(wù)數(shù)據(jù)的分析還停留在結(jié)構(gòu)化數(shù)值數(shù)據(jù)統(tǒng)計(jì)分析的層面上，可將水務(wù)大數(shù)據(jù)分析機(jī)制應(yīng)用到更多情況中，包括基于語(yǔ)義的語(yǔ)義云，基于圖像的現(xiàn)場(chǎng)信息采集，以及 PB 級(jí)數(shù)據(jù)的存儲(chǔ)與并行分析計(jì)算等，采用數(shù)據(jù)挖掘、機(jī)器學(xué)習(xí)、分布式計(jì)算等技術(shù)輔助分析，難點(diǎn)是解決水務(wù)數(shù)據(jù)處理過(guò)程中的大規(guī)模計(jì)算的時(shí)效問(wèn)題[11]。由于水務(wù)數(shù)據(jù)極強(qiáng)的時(shí)效性，導(dǎo)致只在某一段時(shí)間內(nèi)數(shù)據(jù)具有較高價(jià)值，因此須在大數(shù)據(jù)的環(huán)境下進(jìn)行實(shí)時(shí)流處理，保障實(shí)時(shí)性與準(zhǔn)確率間的動(dòng)態(tài)平衡，實(shí)現(xiàn)業(yè)務(wù)的快速反應(yīng)。同時(shí)需要有簡(jiǎn)潔易用的人機(jī)交互界面，幫助領(lǐng)域?qū)＜遗c業(yè)務(wù)用戶利用領(lǐng)域?qū)I(yè)知識(shí)加入先驗(yàn)知識(shí)結(jié)果集，對(duì)水文水利進(jìn)行數(shù)學(xué)建模，輔助計(jì)算機(jī)分析計(jì)算。

這種新型的水務(wù)數(shù)據(jù)中心，與傳統(tǒng)關(guān)系型數(shù)據(jù)存儲(chǔ)架構(gòu)的主要區(qū)別在于：采用云平臺(tái)、分布式存儲(chǔ)技術(shù)，存儲(chǔ)與計(jì)算能力更強(qiáng)；通過(guò)人工智能、深度學(xué)習(xí)技術(shù)，提升了平臺(tái)的智慧化水平，幫助用戶分析決策。從水務(wù)信息化發(fā)展的角度看，智慧化的水務(wù)數(shù)據(jù)中心是傳統(tǒng)水務(wù)的升級(jí)擴(kuò)展，是水務(wù)信息化發(fā)展未來(lái)必然的趨勢(shì)。

4 智慧應(yīng)用

智慧應(yīng)用層位于城市防汛平臺(tái)體系的最頂層，通過(guò)對(duì)行業(yè)管理與服務(wù)需求的分析，建立運(yùn)行監(jiān)測(cè)、協(xié)調(diào)聯(lián)動(dòng)、決策支持、公眾服務(wù)于一體的水務(wù)大系統(tǒng)，是直接面向用戶的展示平臺(tái)和數(shù)據(jù)交互窗口，可根據(jù)用戶的業(yè)務(wù)需求提供服務(wù)。

4.1 業(yè)務(wù)應(yīng)用

在業(yè)務(wù)應(yīng)用層，建立以業(yè)務(wù)管理平臺(tái)為核心，數(shù)據(jù)平臺(tái)為支撐，結(jié)合外部窗口化服務(wù)的智慧水務(wù)綜合性應(yīng)用體系。根據(jù)個(gè)性化模塊建設(shè)的思想及北京市的業(yè)務(wù)需求，分為監(jiān)測(cè)、控制、管理、指揮、發(fā)布等業(yè)務(wù)。各業(yè)務(wù)模塊之間相互分離，避免內(nèi)容重疊，通過(guò)數(shù)據(jù)中心實(shí)現(xiàn)數(shù)據(jù)共享，并在業(yè)務(wù)實(shí)施時(shí)相互協(xié)作[12]。

目前，北京市水務(wù)局在防汛、水資源、水環(huán)境、供排節(jié)水、安全方面有較多需求，這些業(yè)務(wù)可以統(tǒng)一規(guī)劃到業(yè)務(wù)管理平臺(tái)的工作范疇。由信息發(fā)布平臺(tái)提供實(shí)時(shí)規(guī)范的便民信息，當(dāng)遇到緊急災(zāi)情時(shí)，也能夠及時(shí)發(fā)布災(zāi)情預(yù)警、防范等信息。在此基礎(chǔ)上建立應(yīng)急指揮平臺(tái)，在防汛應(yīng)急處置、資源調(diào)度等方面提供服務(wù)，確保人民的生命財(cái)產(chǎn)安全。由于北京市洪澇災(zāi)害具有季節(jié)性強(qiáng)、突發(fā)性大的特征，通過(guò)對(duì)監(jiān)測(cè)對(duì)象特殊情況下的實(shí)時(shí)監(jiān)測(cè)，可及時(shí)發(fā)現(xiàn)、應(yīng)對(duì)、處理。因此，需要搭建智能監(jiān)控平臺(tái)，將監(jiān)測(cè)業(yè)務(wù)進(jìn)行整合和統(tǒng)一管理，優(yōu)勢(shì)是能夠系統(tǒng)地管理監(jiān)控對(duì)象，通過(guò)頂層的集體調(diào)配，實(shí)現(xiàn)資源的整合利用。同時(shí)，需要建設(shè)水務(wù)行業(yè)內(nèi)部管理平臺(tái)，建立工單、任務(wù)、行政管理機(jī)制，從而節(jié)省人力、物力、時(shí)間。

在應(yīng)急指揮和業(yè)務(wù)管理平臺(tái)的基礎(chǔ)上，建立防汛監(jiān)測(cè)與指揮工作機(jī)制，實(shí)現(xiàn)對(duì)城市洪澇災(zāi)害的預(yù)警與處置。防汛業(yè)務(wù)流程如圖 3 所示，在每年雨季暴雨易發(fā)時(shí)期，通過(guò)氣象、水文部門協(xié)同工作，加強(qiáng)轄區(qū)內(nèi)的積水、降雨、河道流量等信息的監(jiān)測(cè)，提高防汛監(jiān)測(cè)預(yù)警能力。分類型、部門、等級(jí)發(fā)布汛情，根據(jù)汛期狀況變更、解除汛情預(yù)警。預(yù)警信息發(fā)布過(guò)后，啟動(dòng)應(yīng)急響應(yīng)程序，按照對(duì)應(yīng)的災(zāi)情預(yù)警等級(jí)，采取對(duì)應(yīng)的響應(yīng)措施。通知各級(jí)部門人員及時(shí)到崗，對(duì)災(zāi)情發(fā)生現(xiàn)場(chǎng)進(jìn)行處置，并將災(zāi)情信息分類，按照災(zāi)情預(yù)案開(kāi)展工作，保證人員生命財(cái)產(chǎn)安全。如發(fā)生緊急汛情，采取緊急應(yīng)對(duì)汛情方案，并將災(zāi)情上報(bào)防汛辦公室進(jìn)行全市統(tǒng)一調(diào)控。應(yīng)急響應(yīng)結(jié)束后，做好災(zāi)后的恢復(fù)重建工作，包括水毀工程、設(shè)施修復(fù)，搶險(xiǎn)物資補(bǔ)充，災(zāi)后救助等。

圖 3 防汛業(yè)務(wù)流程圖

4.2 用戶服務(wù)

用戶層主要實(shí)現(xiàn)平臺(tái)各類用戶的權(quán)限、功能、管理等服務(wù)。當(dāng)前用戶按照群體區(qū)分為政府部門、事業(yè)單位、水務(wù)企業(yè)與普通公眾等。政府部門和事業(yè)單位的主要職能是決策、管理、行政，應(yīng)為其提供面對(duì)洪澇災(zāi)害時(shí)的應(yīng)急指揮、信息發(fā)布、行政管理、業(yè)務(wù)事務(wù)處理等平臺(tái)支撐服務(wù)。為幫助水務(wù)企業(yè)用戶更好地服務(wù)于居民，需要提供智能控制、行業(yè)事務(wù)管理、系統(tǒng)內(nèi)部管理與及時(shí)的信息服務(wù)。普通公眾，則更關(guān)心水務(wù)各行業(yè)提供的最直接的降雨、災(zāi)害、供排水、水電費(fèi)等基礎(chǔ)信息，可以通過(guò)與社交、支付等平臺(tái)合作，開(kāi)放相關(guān)接口，為公眾提供新型水務(wù)業(yè)務(wù)。

5 平臺(tái)功能

新型智慧城市防汛平臺(tái)以北京市水務(wù)局的業(yè)務(wù)數(shù)據(jù)庫(kù)作為模擬數(shù)據(jù)源，提取了 12 個(gè)數(shù)據(jù)庫(kù)，上千個(gè)數(shù)據(jù)文件，共 80 GB 和 2.4 億條記錄。本研究選擇在 Hadoop 平臺(tái)上，采用 Hive 聯(lián)合 HBase 的數(shù)據(jù)存儲(chǔ)方式，基于 Spring 架構(gòu)、Tomcat8.0 容器、Eclipse 開(kāi)發(fā)工具實(shí)現(xiàn)平臺(tái)的防汛業(yè)務(wù)系統(tǒng)應(yīng)用。

5.1 分布式數(shù)據(jù)存儲(chǔ)與分析

防汛平臺(tái)基于 Hadoop 技術(shù)，由 HBase 實(shí)現(xiàn)分布式數(shù)據(jù)存儲(chǔ)；使用 HBase 聯(lián)合 Hive 架構(gòu)進(jìn)行數(shù)據(jù)關(guān)聯(lián)映射，實(shí)現(xiàn)水務(wù)數(shù)據(jù)的類 SQL 語(yǔ)言查詢功能；通過(guò)編寫 MapReduce 程序?qū)崿F(xiàn)數(shù)據(jù)并行分析計(jì)算；提供 Hive 的應(yīng)用接口，可以將查詢等數(shù)據(jù)操作通過(guò)內(nèi)置的轉(zhuǎn)化模塊完成。

5.2 防汛預(yù)警信息發(fā)布

針對(duì)雨量站與受城市暴雨影響的街道、立交橋等城市低洼地段的相關(guān)關(guān)系，對(duì)實(shí)時(shí)、遙測(cè)雨量進(jìn)行數(shù)據(jù)分析與挖掘，對(duì)產(chǎn)生預(yù)警的地段向相關(guān)單位和地區(qū)發(fā)布預(yù)警信息。用戶收到信息，通過(guò)建立好的防汛預(yù)案進(jìn)行排險(xiǎn)操作。

5.3 水雨情分析

防汛業(yè)務(wù)系統(tǒng)結(jié)合空間地理信息，實(shí)現(xiàn)對(duì)實(shí)時(shí)雨情的在線監(jiān)控，實(shí)現(xiàn)河道和水庫(kù)水位、積水點(diǎn)積水、時(shí)段降雨量等信息的監(jiān)測(cè)預(yù)警，實(shí)現(xiàn)對(duì)城市內(nèi)河、湖泊、水庫(kù)的監(jiān)控，用戶可以實(shí)時(shí)掌握雨水情的信息。

5.4 積水風(fēng)險(xiǎn)分析

通過(guò)對(duì)低洼地區(qū)的積水信息、雨量狀況、時(shí)序信息的關(guān)聯(lián)分析，對(duì)暴雨導(dǎo)致的積水概率進(jìn)行計(jì)算，進(jìn)而分析各低洼地區(qū)的洪澇風(fēng)險(xiǎn)等級(jí)。如圖 4所示，為編碼 330330324 的監(jiān)測(cè)站，在 2012 年度發(fā)布的 4 個(gè)低洼地段的積水風(fēng)險(xiǎn)預(yù)警次數(shù)直方圖，再結(jié)合各測(cè)站的空間地理坐標(biāo)及積水次數(shù)、量、概率等信息，可綜合評(píng)估各低洼地區(qū)的積水風(fēng)險(xiǎn)。

圖 4 某監(jiān)測(cè)站 2012 年度洪澇積水風(fēng)險(xiǎn)分析示意圖

本研究以時(shí)段雨量為例進(jìn)行數(shù)據(jù)分析，測(cè)試防汛平臺(tái)的查詢速度。在北京市共安裝有 1000多個(gè)傳感器，每隔 15 s 采集 1 次數(shù)據(jù)，在持續(xù)降雨的情況下，每天采集的監(jiān)測(cè)數(shù)據(jù)達(dá)到 GB 級(jí)別。選取了1，10，50，100，500 MB，以及 1 GB 的數(shù)據(jù)量，分別進(jìn)行列族條件查詢與計(jì)數(shù)疊加計(jì)算。數(shù)據(jù)處理的測(cè)試效果如圖 5 所示，平臺(tái)在較大數(shù)據(jù)量級(jí) 1 GB 時(shí)，數(shù)據(jù)查詢時(shí)間為 27 s，數(shù)據(jù)疊加計(jì)算時(shí)間為 38 s，能夠符合業(yè)務(wù)需求。查詢與計(jì)算時(shí)間并不隨數(shù)據(jù)量的上升呈指數(shù)級(jí)增長(zhǎng)，證明分布式并行計(jì)算能夠有效提升平臺(tái)處理數(shù)據(jù)的效率。

圖 5 數(shù)據(jù)處理測(cè)試

通過(guò)建立積水與降雨的關(guān)聯(lián)性分析，將原來(lái)接近 8 h 的數(shù)據(jù)分析時(shí)間縮短到 30 min 左右，實(shí)現(xiàn)了數(shù)據(jù)的快速分析應(yīng)用，提高了水務(wù)行業(yè)處理突發(fā)事件的及時(shí)性與準(zhǔn)確性。

6 結(jié)語(yǔ)

在對(duì)水務(wù)數(shù)據(jù)與防汛業(yè)務(wù)進(jìn)行分析的基礎(chǔ)上，設(shè)計(jì)實(shí)現(xiàn)了基于層次結(jié)構(gòu)的新型智慧化的城市防汛平臺(tái)，為智慧防汛的建設(shè)提供了理論與實(shí)踐支撐。在立體感知層面，通過(guò)植入大量傳感器，擴(kuò)大數(shù)據(jù)采集的深度與廣度；在數(shù)據(jù)平臺(tái)層面，通過(guò)分布式技術(shù)，可以實(shí)現(xiàn)海量水務(wù)數(shù)據(jù)的存儲(chǔ)與處理，提高數(shù)據(jù)查詢、洪澇模型分析效率；在業(yè)務(wù)應(yīng)用層面，可以通過(guò)個(gè)性化、標(biāo)準(zhǔn)化的模式提高應(yīng)用系統(tǒng)的適用性。如何更精確、全面地采集數(shù)據(jù)，如何處理、利用、分析監(jiān)測(cè)數(shù)據(jù)，通過(guò)何種方式實(shí)現(xiàn)數(shù)據(jù)驅(qū)動(dòng)業(yè)務(wù)的發(fā)展，是未來(lái)智慧水務(wù)環(huán)境下的水務(wù)信息工作者面臨的極大挑戰(zhàn)。本研究有利于智慧水務(wù)的城市防汛業(yè)務(wù)建設(shè)與實(shí)施，為解決城市內(nèi)澇積水問(wèn)題提供重要途徑。